煤矿自动化智能化开采体系研究
边燕梅
山西安标检验认证有限公司 山西太原 030031

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摘要: 为提高煤矿自动化、智能化水平,将介绍一些主要应用于智能煤矿领域的智能控制系统,分析自动化和智能采矿的主要建设技术,并讨论自动化和智能采矿的具体工作流程。还将提出一套措施,以确保工作区的自动化和智能化采矿的顺利运行。实际实施的结果表明,这些措施的综合实施可以提高煤炭企业的自动化和智能化水平,促进煤矿开采水平大幅度提高,企业得了良好的经济和安全优势。
关键词: 煤矿自动化智能化开采体系研究
DOI: 10.12721/ccn.2024.157365
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近年来,网络技术的不断发展,推动了煤矿行业向更智能、更信息化的方向发展。

一、煤矿智能化开采重要性

过去煤矿建设主要依靠人力,很多人在矿难后受伤。矿井水、瓦斯、地质条件多变,不可能从根本上杜绝安全事故。随着社会的发展,矿山建设标准逐步提高,特别是保障矿山施工人员的人身安全。此外,随着国内煤矿建设人员的劳动力成本逐渐增加,煤矿自动化也在这种情况下进行,以保障煤矿企业的收入。采矿期间,夜班工作使得作息时间是颠倒的,因此,在夜班施工中,由于不能迅速适应工作,很可能出现安全问题。随着自动化的煤矿建设技术的应用,在多处矿环安装压板,可以更好地保护员工的利益。此外,在以前的施工过程中,大部分施工设备是由工人操作的,施工过程必须由人眼来定义和控制。当人体因长期工作而感到疲劳时,会干扰一个人的思维和行为会影响到施工的准确性。这样的情况在一定程度上会影响施工结果,也会因错误而造成安全问题。然而,随着自动化制造工艺的实施,可以保证施工设备的工作效果,在一定程度上减少错误的发生,提高煤矿施工效果。

二、智能化采煤工作面各系统的建设

2.1采煤机智能控制系统

煤矿机智能采集系统由机器学习和记忆系统组成,机器通过操作者之前的工作形成工作记忆循环后,当采集状态稳定后,后续的采集工作重复该工作步骤,实现无人操作和智能采集。随着采集材料的变化,可以远程进行人工干预,通过调整参数和采集速度实现智能采集。

2.2支架智能控制系统

支架的电液控制作为智能支架控制系统的技术基础,它能够根据自动化生产情况,实时监测支架的压力和位移,以实现在生产过程中的智能实时移动。针对自动化生产情况,对刀需要实现附加压力,使用上述智能系统进行生产数据传输和缺陷分析、评估、统计和维护。

2.3远程视频监控系统

通过将球形摄像头安装在液压支架上,可以在生产过程中对采煤机进行实时监控,例如前后滚筒切割、支架、煤壁装置等各种工作装置的状态。通过在刮板输送机、破碎机和皮带装置等输送设备上安装摄像头,可以全方位地监控生产和输送线的全过程。

2.4工作面远程集中操控系统

工作面远程集中控制功能利用各种传感器、控制装置等设备实现对设备的远程控制和监控,实现刮板输送机、装载机、破碎机等的启动和暂停,以及在使用地下工作台面时通过开关启动和停止序列。根据操作区域的不同,在紧急情况下,可以随时停止,以确保设备的安全运行和生产人员的安全。

2.5工作面大数据系统

在实际施工过程中,同时,采煤机的支护压力和挖掘数据等相关信息传送到云端后,再利用云技术完成对现场情况的分析,确保可以随时随地监测具体施工情况和施工信息,确保施工安全。

三、煤矿自动化智能化开采核心工艺

3.1精确的定位和导航功能

虽然目前在煤矿开采工程中使用GIS地理空间技术完成定位和导航任务已经很普遍,但该系统在实际使用中存在诸多弊端。例如,由于应用该系统成本高,精度低,在相对繁琐的情况下无法进行准确导航。主芯片的科学含量比较低,有些位置的定位不是很准确。矿山内部施工期间,仍采用4G无线通信技术,无法通过5G无线通信技术开展工作。如今在矿井内的定位设备不太准确。同时,如果在矿井内导航,将无法避开阻碍前进的物体。在挖掘矿井时,设备无法准确完成搜索。该装置所用的相关设备亟待研究开发。因此,相关工作人员应该根据这种情况进行更深入的讨论,找到解决办法,推动这项技术的发展。

3.2系统自适应和故障自诊断技术

当今的智能施工技术在智能感知、自行判断等方面存在薄弱环节,在施工过程中,无法根据工作面的地质变化对设备进行智能调整,需要重点关注智能勘探,开展智能分析、智能管控等相关流程研究,提高工程机械自动化控制水平。例如,过去在解决输送机上下移动的问题时,加减刀操作可以仅利用以前的经验手动完成,但现在智能系统可以自动管理整个工作面的切刀的添加和移除。在创建适应性系统和开发控制方法时,如同时增加和拆除刀,可以根据设备监测到的信息和煤矿的方向来构建设备,出现上下移动问题时立即报警,同时根据相对位移情况发展,解决自适应调整刀问题,可解决设备自适应问题。

更重要的是,智能化综采露天机组和更多的自动化控制系统使维护工作更加繁重。定期检查时根据检查人员的经验进行问题判断,不仅增加了工作的难度,而且影响了工作的有效性。因此,有必要对智能设备和系统中的事件类型、事件位置和问题解决方案进行研究,应用大数据分类功能,对当前所有运行数据进行筛选和研究。系统通过算法保证设备和程序可以自己调查解决问题,完成问题判断。

3.3复杂环境下的高清视频实现与深度利用技术

全机械化采矿工作面相对笨重并且有许多限制。矿山施工过程中,由于施工作业量大,出现大量粉末以及喷水和喷粉现象,综采工作面产生粉尘、雾、光等比较复杂的情况,可见光图像清晰度较差,在这种情况下,矿山的内部质量会受到影响。在毫米波雷达环境中采集,并且红外和可见光传输性能较高,并根据成像应用的深度学习方法,实现成像作用的解释,保证成像条件下的智能构建。

3.4煤矿井下环境感知及安全管控系统关键技术

随着5G互联网连接技术为煤矿的安全工作环境创造了有利条件,但是目前的条件不太精确,系统连接不畅,这阻碍了安全监管和连接。并考察智能通风、排水、防尘、防火、微振控制等安全控制技术,确定作业人员关键部位的安全防护等级,实施多角度精准验证,包括矿井压力、顶板、供电安全、安全监督等知识,确保开采系统的安全。

结束语

总之,在新时代的发展下,我们需要总结过去发展的经验,利用当前的新技术、新工艺不断提高核心技能水平。并且为了建设煤矿自动化系统,将在采矿过程中进行高效开发。结合创新的先进技术和清洁技术,改革管理部门,利用信息技术、数字化和其他先进技术,实现传统煤炭开采业的现代化和转型。

参考文献

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[3]袁建平.煤矿智能化开采技术的创新与管理[J].煤矿机电,2016(03):77-79+83.

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